Round 1 (commit bcd7dc8) был broken: на 2-bucket входах surplus уходил в free
полностью без учёта capacity → free превышал cap → следующая итерация
clamp'ировала его и наоборот. Infinite oscillation в FastAPI handler.
Round 2 fix per review BLOCK (#282 comment):
- Surplus распределяется пропорционально available capacity (cap - v),
не текущему v. Free никогда не вылетит выше cap.
- free = строго < cap (не <=) — иначе деление на 0 capacity.
- Hard guard `for _ in range(N+1)` — гарантированно завершается.
- Pathological (surplus > total_capacity): возвращаем оригинальный pct_map
+ cap_skipped=True (sum=100 invariant сохранён).
- Hamilton round вынесен в _hamilton_round() helper.
Tests:
- 2-bucket cases (90/10, 70/30, 99/1) expected cap_skipped=True
- test_cap_iteration_count_bounded — все pathological завершаются < 100ms
- All 13 cases verified standalone (3 fast-path + 7 reproduced + 3 pathological)
Resolve conflict in best_layouts.py: keep SF-01 inline velocity
(deals_window numerator) + add SF-05 sold_pct clamp at 100% and
is_oversold flag from main.
Раньше _VELOCITY_DIVISORS делил агрегаты mv_layout_velocity (24 мес)
на 4/12 для quarter/year, не меняя реальное окно данных. Теперь
inline SQL из objective_corpus_room_month с CAST(:window_interval AS interval).
velocity_per_month = deals_window / months_in_window (1.0/3.0/12.0).
Разные time_window → разные строки из БД → разный mix/velocity/jk_count.
Closes (epic part) #271 item 1
Symptom: sold_pct_of_supply = sum_deals_24mo / supply_count_snapshot * 100
yields >100% (e.g. 199%) for fast-selling small formats due to incompatible
time windows (24-month deals vs point-in-time supply snapshot).
Option A (hotfix): clamp to 100.0, expose is_oversold=True for UI badge.
- best_layouts.py: compute sold_pct_raw, clamp with min(..., 100.0),
set is_oversold = raw > 100%
- parcel.py TopLayoutRow: add is_oversold: bool field
- best-layouts.ts TopLayoutRow: add is_oversold: boolean
- BestLayoutsBlock.tsx: show warn badge ">100%" when is_oversold=True
- tests: two new cases — raw 199% clamps + is_oversold=True;
raw 50% passes through + is_oversold=False
Closes (epic part) #271 item 5
Re-review feedback (PR #260 head 8191a85):
1. tests/scrapers/test_nspd_bulk_client.py:360 — test referenced bulk_mod._SEMAPHORE
which was renamed to _SEMAPHORE_LIMIT in previous commit. AttributeError на
полном pytest run. Заменено: assert bulk_mod._SEMAPHORE_LIMIT == 3 (smoke).
max_concurrent <= 3 уже валидирует throttling — capacity check был лишним.
2. app/services/scrapers/nspd_client.py docstrings (lines 483, 506) — обновлены
ссылки NSPDBulkClient._SEMAPHORE(3) → NSPDBulkClient._sem (per-instance,
capacity=3) чтобы соответствовать новой архитектуре.
Проблема: POST /custom-pois возвращал 201 с id=N, но row не сохранялась
в БД — user_custom_pois оставалась пустой после request close.
Симптом возникает если service-функция не вызывает db.commit() явно:
get_db.finally → db.close() без commit → psycopg3 rollbacks pending tx.
Код (#257) содержит db.commit() во всех 3 мутациях, но тесты полностью
мокировали service layer через patch() — regression в commit не ловился.
Fix: добавлены 6 service-level тестов с паттерном "два сеанса":
- MagicMock(db) + db.commit.assert_called_once() для create/update/delete
- db.commit.assert_not_called() для not-found и empty-payload случаев
Closes#261
PR #260 second-opinion review 🔴 BLOCK → fixes:
1. nspd_bulk_client.py: _SEMAPHORE module-level → per-instance self._sem
создаётся в __aenter__ под текущий event loop. Sequential asyncio.run()
в search_by_quarter (11 layers × asyncio.run() per layer) bind'ил
module-level semaphore к first loop'у → RuntimeError на втором вызове →
все cells return_exceptions=True проглатывали → grid возвращал 0 features.
2. nspd_sync.py: harvest_quarter добавлен time_limit=900 (hard) рядом с
soft_time_limit=600. Safety net если task игнорит SoftTimeLimitExceeded.
3. tests/test_nspd_client.py: добавлен _make_fake_grid_walk helper +
monkeypatch NSPDClient.get_features_in_bbox_grid в 3 тестах
(search_by_quarter_core_only / _with_zouit / _layers_fetched_with_risks).
Без этого area layers били бы по живому NSPD API → CI flaky.
Tests: 37 passed, 1 skipped (3 area-dispatch + 34 grid-walk).
Backend (quarter_dump_lookup.py):
- _acquire_harvest_lock: Redis SETNX TTL=120s на quarter, защищает от burst
N concurrent analyze, ставящих N одинаковых harvest task в очередь
- _trigger_harvest: использует lock перед apply_async, возвращает False если
lock уже взят (другой запрос триггернул раньше)
- make_empty_result/EMPTY_DUMP_RESULT: новое поле harvest_eta_seconds в
nspd_dump dict, типичный harvest_quarter = 60с
- /analyze: пробрасывает поле через nspd_dump dict (нет typed schema —
response_model=None для /analyze endpoint, dict уходит как есть)
Frontend (NspdFreshnessBadge, NspdZoningBlock):
- Countdown «НСПД: загрузка ~Nс» вместо бесконечного спиннера
- После остановки countdown (remaining=0) NspdZoningBlock показывает
«загрузка дольше обычного» + ссылку на ПКК вместо infinite skeleton
Tests: 5 новых unit + 2 для empty_result schema (всего +7, pass)
Closes#234 (UX-side; data-side resolves когда Sub-PR B + D merged).
TASK A (#29 G2): add parcel_meta to analyze response
- New ParcelMeta Pydantic schema in app/schemas/parcel.py
- SELECT from cad_parcels WHERE cad_num=:c in analyze_parcel() (step 9f)
- Returns permitted_use_established_by_document, land_record_category_type,
land_record_subtype, cost_value; None when row absent
- Tests: test_analyze_parcel_meta.py (found + not-found cases)
TASK B (#232 G3): cad_zouit fallback in _get_zouit_overlaps
- When nspd_quarter_dumps has zouit_count==0, fall back to ST_Intersects
query on cad_zouit (3483 rows, GIST indexed)
- Overlaps tagged with source='cad_zouit'; format compatible with NSPD path
- gate_verdict.py: BLOCKER_TYPE_ZONE_KEYWORDS tuple for keyword-based
classification (охранная зона / трубопровод / электр / газ -> blocker;
СЗЗ -> warning); NSPD subcategory path preserved backward-compat
- Tests: 6 new test cases in test_gate_verdict.py covering cad_zouit path
and backward-compat for NSPD subcategory path
Updated db.execute call sequence in test_analyze_*.py (index shift +1 at pos 10).
Wraps refresh_all / refresh_year Celery tasks behind the existing
AdminTokenAuth gate so the table can be populated on demand after
first deploy instead of waiting for the monthly beat (1st of month).
- TriggerEkburgPermitsRequest: year int|None, ge=2022 le=2030
- year=None -> refresh_all.apply_async() (scope all_years_2022_2026)
- year=N -> refresh_year.apply_async(args=[N]) (scope year_N)
- 4 smoke tests: all/year/invalid_year/no_token
Add SQL migration 100_user_weight_profiles_default_seed.sql with system
presets Эконом/Комфорт/Бизнес (user_id='__system__'). Migration is
idempotent via ON CONFLICT DO UPDATE.
Backend:
- weight_profiles.py: add SYSTEM_USER_ID constant + list_profiles_with_system()
- admin_weight_profiles.py: add include_system query param to GET list endpoint
Tests: 3 new tests covering include_system flag and service sentinel behaviour.
domrf_kn_flats.status is NULL in ~99.8% of rows, so WHERE status='sold'
always returned 0 rows and avg_price_per_m2 was always None. Drop the
filter; AVG over all rows with price_per_m2 IS NOT NULL is semantically
correct for a complex-level price estimate.
Adds regression test test_competitors_avg_price_populated (Issue #227).
